黄庆佳
- 作品数：38 被引量：6H指数：1
- 供职机构：中国科学院信息工程研究所更多>>
- 发文基金：北京市科技计划项目国家自然科学基金北京市重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种IPSec组件架构及VPN隧道建立方法
- 本申请实施例中提供了一种IPSec组件架构及VPN隧道建立方法。采用本申请中的方案，将包括IPSec核心组件的TEE侧模块组设置在TEE可信执行环境中运行，将包括IPSec协议封装模块及TCP/IP协议栈的REE侧模块组...
- 孟丹贾晓启侯锐孟慧石黄庆佳付玉霞孙慧琪张伟娟赵崇名
- 面向Web安全防护的蜜罐技术研究被引量：4
- 2021年
- 传统Web安全防护技术存在误报、漏报以及防御被动等问题,蜜罐技术的引入可有效改善此状况。本文针对面向Web安全防护的蜜罐技术进行研究,分析当前主流的Web蜜罐技术,提出蜜罐技术在Web安全防护中的应用模型,并进行了研究展望。
- 刘学章黄庆佳谢静贾晓启刘宝旭
- 关键词：蜜罐技术WEB安全安全检测
- 一种数据发送方法、接收方法、终端设备及电子设备
- 本申请实施例中提供了一种数据发送方法、接收方法、终端设备及电子设备，在发送数据时，首先封装生成IP数据包，然后基于预共享密钥以及所述IP数据包中的业务数据段运算生成第一认证码，以使接收到所述IP数据包的接收端基于所述第一...
- 孟丹孟慧石贾晓启黄庆佳武希耀孙慧琪杜海超王睿怡谢静
- 文献传递
- 基于可变窗口的细粒度代码加密方法及其代码的运行方法
- 本发明提供了一种基于可变窗口的细粒度代码加密方法及其代码的运行方法，所述细粒度代码加密方法包括：基于目标程序中指令语句的机器码长度，设置窗口大小；针对窗口P<Sub>i</Sub>中每一指令语句的机器码，使用密钥K<Su...
- 贾晓启黄庆佳陈家宇宋振宇杜海超周梦婷王睿怡解亚敏张伟娟唐静
- 一种基于机器学习的智能Web攻击捕获方法及电子装置
- 本发明提供一种基于机器学习的智能Web攻击捕获方法及电子装置，包括截获一攻击流量，检索该攻击流量的源IP信息是否在IP‑目标映射表中及相应的IP‑目标映射表权重与实时流量分类表权重；根据IP‑目标映射表权重与实时流量分类...
- 贾晓启黄庆佳魏钰宸唐静谢静周梦婷付玉霞刘冠廷
- 面向软件定义网络的异常检测方法、装置及设备
- 本发明提出了一种面向软件定义网络的异常检测方法、装置及设备，应用于互联网技术领域。所述方法包括：获取软件定义网络的网络拓扑；将各节点所存储的链路属性转换为表示网络流量情况的时间序列数据，并使用固定的滑动窗口大小对时间序列...
- 贾晓启宋振宇黄庆佳杜海超周梦婷刘歌郭璇王明慧侯恩泽宋超然
- 一种基于内置安全芯片的虚拟机可信迁移方法
- 本发明公开一种基于内置安全芯片的虚拟机可信迁移方法，涉及虚拟化安全领域，在源服务器的虚拟机管理器中设置虚拟度量设备模块，对虚拟机内存进行读取和度量，将度量得到的虚拟机可信信息存储在该源服务器的内置安全芯片中，再加密传输给...
- 孟丹贾晓启张伟娟韦秋石陈家赟白璐周启航武希耀孙慧琪黄庆佳
- 文献传递
- 一种面向云平台虚拟设备的攻击检测方法及电子装置
- 本发明提供一种面向云平台中虚拟设备的攻击检测方法及电子装置，包括：在一虚拟设备上运行一I/O指令，使用Intel PT技术收集控制流相关的信息并对产生的数据包解码，得到条件跳转信息和间接跳转信息；依据条件跳转信息、间接跳...
- 贾晓启黄庆佳贾紫倩张伟娟解亚敏白璐孙慧琪
- 文献传递
- 一种云环境中Flush‑Reload缓存侧信道攻击防御方法和装置
- 本发明涉及一种云环境中Flush‑Reload缓存侧信道攻击防御方法和装置。该方法包括：1)选取要保护的安全敏感模块；2)防护进程和目标进程共用CPU缓存；3)防护进程和目标进程共享安全敏感模块的内存；4)当目标进程运行...
- 贾晓启张伟娟台建玮杜海超唐静白璐黄庆佳武希耀龚晓锐霍玮
- 语音识别系统对抗样本攻击及防御综述被引量：1
- 2022年
- 语音是人类与智能手机或智能家电等现代智能设备进行通信的一种常用而有效的方式。随着计算机和网络技术的显著进步,语音识别系统得到了广泛的应用,它可以将用户发出的语音指令解释为智能设备上可以理解的数字指令或信号,实现用户与这些设备的远程交互功能。近年来,深度学习技术的进步推动了语音识别系统发展,使得语音识别系统的精度和可用性不断提高。然而深度学习技术自身还存在未解决的安全性问题,例如对抗样本。对抗样本是指在模型的预测阶段,通过对预测样本添加细微的扰动,使模型以高置信度给出一个错误的目标类别输出。目前对于对抗样本的攻击及防御研究主要集中在计算机视觉领域而忽略了语音识别系统模型的安全问题,当今最先进的语音识别系统由于采用深度学习技术也面临着对抗样本攻击带来的巨大安全威胁。针对语音识别系统模型同样面临对抗样本的风险,本文对语音识别系统的对抗样本攻击和防御提供了一个系统的综述。我们概述了不同类型语音对抗样本攻击的基本原理并对目前最先进的语音对抗样本生成方法进行了全面的比较和讨论。同时,为了构建更安全的语音识别系统,我们讨论了现有语音对抗样本的防御策略并展望了该领域未来的研究方向。
- 台建玮李亚凯贾晓启黄庆佳
- 关键词：语音识别系统防御策略
